Algoritmos paralelos sobre clusters de multicores : Análisis de aplicaciones con descomposición funcional y de datos

El objetivo de esta tesina es analizar, investigar y desarrollar algoritmos de scheduling para ejecutar eficientemente aplicaciones de procesamiento paralelo sobre arquitecturas multicore y clusters de multicore. Esto implica manejar la distribución de procesos en los cores desde la aplicación para obtener ganancia de performance. Interesa el estudio de nuevas técnicas para la programación de algoritmos paralelos que aprovechen eficientemente la potencia de la arquitectura, considerando los sistemas híbridos en los que se combina memoria compartida y distribuida. Para esto, se debe analizar: a) El problema de la asignación de tareas a núcleos, incluyendo la problemática del balance de carga. b) La estrategia de descomposición de la aplicación (tanto paralelismo funcional como de datos) y su impacto en la performance. c) La necesidad de combinar memoria compartida y pasaje de mensajes en el uso de clusters de multicore. Licenciado en Sistemas Universidad Nacional de La Plata